自学统计软件需要结合理论学习和实践操作，以下是一些建议：
选择合适的软件
Excel：适合入门和日常的数据处理，掌握基本的函数如VLOOKUP、数据透视表等就能大大提高工作效率。
SPSS：适合社会科学领域的统计软件，操作简便，适合初学者边学边用。
R语言：功能强大，统计学界广泛使用，开源且免费。
Python：易学且功能强大，适合进行数据分析和机器学习，有丰富的库支持如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
掌握基础知识
在学习统计软件之前，确保你对统计学基础有深入的理解，包括描述统计、推断统计、假设检验等。
带着问题学习
在实际应用中学习软件，例如搜集了某个方面的数据，想做某个研究，可以带着问题学习，这样效果更好。
利用网络资源
通过书籍、在线课程、视频教程等多种方式学习，例如Coursera、Udemy、edX等平台上都有很多统计软件和编程的课程。
实践操作
理论学习的同时，要多进行实践操作，将所学知识应用到实际项目中，通过不断练习来巩固和提高。
记录和总结
在学习过程中，遇到问题或解决问题的方法，要及时记录下来，积少成多，形成自己的经验和知识体系。
学会数据管理
学习如何将数据导入不同的软件中，并进行有效的管理和分析，这是统计软件学习的重要一环。
结果解读
学会正确解读软件输出的结果，这需要对统计思想和研究目的有深入的理解。
持续学习
统计软件和编程语言都是不断发展的，要保持持续学习的态度，跟进最新的技术和方法。
通过以上步骤，你可以逐步掌握统计软件，并在实际工作中应用自如。